Sėkmės optimizavimas: Automatizuotų žalų administravimo darbo eigos sistemų galia

Šiandieninėje sparčiai kintančioje pasaulinėje rinkoje organizacijos veiklos efektyvumas ir tikslumas gali tapti esminiu konkurenciniu pranašumu. Draudimo sektoriuje tai ypač aktualu kalbant apie žalų administravimą. Tradiciškai daug darbo reikalaujantis ir dažnai sudėtingas žalų nagrinėjimo procesas patyrė didžiulę transformaciją, kurią lėmė technologijų pažanga. Šios evoliucijos priešakyje – Automatizuotos žalų administravimo darbo eigos sistemos. Šios sistemos – tai ne tik technologinis atnaujinimas; jos yra strateginis imperatyvas draudikams, siekiantiems optimizuoti savo veiklą, mažinti išlaidas, valdyti rizikas ir, svarbiausia, teikti išskirtinę klientų patirtį pasauliniu mastu.

Tradicinio žalų administravimo proceso supratimas

Prieš gilinantis į automatizavimo subtilybes, svarbu suprasti iššūkius, būdingus rankiniam arba pusiau automatizuotam žalų administravimui. Įsivaizduokite scenarijų, kai draudėjas pateikia pretenziją dėl žalos. Paprastai tai apima:

• Pirminis pranešimas: Pareiškėjas susisiekia su draudiku įvairiais kanalais (telefonu, el. paštu, asmeniškai) ir praneša apie nuostolį.
• Dokumentų rinkimas: Reikalingas platus dokumentų paketas, įskaitant pretenzijos formas, policijos ataskaitas, medicininius įrašus, remonto sąmatas ir žalos įrodymus.
• Duomenų įvedimas: Ši dokumentacija rankiniu būdu įvedama į įvairias sistemas, o tai dažnai sukelia klaidų ir neatitikimų.
• Patikrinimas ir patvirtinimas: Žalų administratoriai kruopščiai peržiūri kiekvieną dokumentą, lygindami jį su poliso informacija, draudimo apsaugos limitais ir išimtimis.
• Sukčiavimo aptikimas: Siekiant nustatyti apgaulingas pretenzijas, reikia rankiniu būdu peržiūrėti dėsningumus ir anomalijas, o tai reikalauja daug laiko ir yra jautru žmogiškosioms klaidoms.
• Patvirtinimas ir išmokėjimas: Patikrinus pretenziją, ją reikia patvirtinti ir apdoroti išmoką, o tai dažnai reikalauja kelių vidinių patvirtinimų.
• Komunikacija: Informuoti pareiškėją viso šio ilgo proceso metu gali būti sudėtinga, o tai sukelia nusivylimą ir nepasitenkinimą.

Šis tradicinis požiūris, nors istoriškai ir buvo veiksmingas, turi keletą esminių trūkumų:

• Lėtas apdorojimo laikas: Rankiniai procesai neišvengiamai sukelia vėlavimus, pailginančius pretenzijos išsprendimo laiką.
• Didelės veiklos sąnaudos: Duomenų įvedimui, dokumentų peržiūrai ir administracinėms užduotims reikalingi dideli žmogiškieji ištekliai.
• Nepastovus tikslumas: Žmogiškoji klaida yra nuolatinė rizika, lemianti neteisingas išmokas, poliso sąlygų pažeidimus ir žalą reputacijai.
• Ribotas mastelio keitimas: Didelio žalų skaičiaus laikotarpiais (pvz., po stichinių nelaimių) rankinės sistemos greitai tampa perkrautos.
• Prasta klientų patirtis: Ilgas laukimo laikas, skaidrumo trūkumas ir dažnos klaidos gali smarkiai paveikti pareiškėjų pasitenkinimą ir lojalumą.
• Padidėjęs pažeidžiamumas sukčiavimui: Rankinės peržiūros procesų metu galima nepastebėti sudėtingų sukčiavimo schemų.

Automatizuotų žalų administravimo darbo eigos sistemų iškilimas

Automatizuotos žalų administravimo darbo eigos sistemos yra sukurtos siekiant spręsti šiuos iššūkius, pasitelkiant technologijas kiekvieno žalos gyvavimo ciklo etapo supaprastinimui ir optimizavimui. Iš esmės tokia sistema apibrėžia standartizuotą, skaitmeninį žalų kelią nuo pirminio pateikimo iki galutinio išsprendimo. Tai apima:

Pagrindiniai automatizuotos darbo eigos sistemos komponentai

Patikima automatizuota žalų administravimo sistema paprastai apima kelis pagrindinius komponentus:

• Skaitmeninis priėmimas ir duomenų fiksavimas: Draudėjai gali teikti pretenzijas per patogius internetinius portalus ar mobiliąsias programėles, dažnai su vedlio formomis, kurios užtikrina, kad visa reikalinga informacija būtų surinkta iš karto. Optinis simbolių atpažinimas (OCR) ir dirbtinis intelektas (DI) naudojami duomenims iš įkeltų dokumentų (pvz., sąskaitų faktūrų, policijos ataskaitų, nuotraukų) išgauti, taip sumažinant rankinio duomenų įvedimo poreikį.
• Automatizuotas patvirtinimas ir patikrinimas: Sistema automatiškai palygina pateiktą informaciją su poliso informacija, draudimo apsaugos duomenų bazėmis ir istoriniais duomenimis. Tai leidžia akimirksniu pažymėti neatitikimus, trūkstamus dokumentus ar galimus poliso sąlygų pažeidimus.
• Taisyklėmis pagrįstas apdorojimas ir sprendimų priėmimas: Iš anksto nustatytos verslo taisyklės nurodo, kaip tvarkomos pretenzijos. Paprastų pretenzijų atveju sistema gali automatiškai patvirtinti ir inicijuoti išmoką, žymiai sutrumpindama apdorojimo laiką. Sudėtingesnius atvejus ji gali nukreipti specializuotiems žalų administratoriams arba reikalauti papildomos peržiūros.
• Integruoti komunikacijos kanalai: Automatizuotos sistemos gali siųsti atnaujinimus pareiškėjams realiuoju laiku el. paštu, SMS žinutėmis ar programėlių pranešimais, informuodamos juos apie pretenzijos būseną. Pokalbių robotai taip pat gali atsakyti į dažniausiai pasitaikančius klausimus, atlaisvindami darbuotojus sudėtingesniems klausimams spręsti.
• Pažangus sukčiavimo aptikimas: DI ir mašininio mokymosi algoritmai analizuoja pretenzijų duomenis, ieškodami įtartinų dėsningumų, anomalijų ir žinomų sukčiavimo rodiklių. Tai leidžia aktyviai identifikuoti ir pažymėti galimai apgaulingas pretenzijas tolesniam tyrimui.
• Darbo eigos organizavimas ir užduočių valdymas: Sistema valdo užduočių srautą tarp skirtingų skyrių ir asmenų, užtikrindama, kad kiekvienas žingsnis būtų atliktas efektyviai ir teisinga seka. Tai apima automatinį užduočių priskyrimą, terminų nustatymą ir progreso stebėjimą.
• Analitika ir ataskaitos: Išsamios informacinės panelės teikia realiojo laiko įžvalgas apie pagrindinius veiklos rodiklius (KPI), tokius kaip vidutinis apdorojimo laikas, žalų sureguliavimo rodikliai, sukčiavimo aptikimo lygis ir klientų pasitenkinimo balai. Šie duomenys yra neįkainojami nuolatiniam procesų tobulinimui.

Transformuojanti automatizavimo nauda

Automatizuotų žalų administravimo darbo eigos sistemų diegimas teikia daugybę privalumų, galinčių iš esmės paveikti draudiko pelningumą ir padėtį rinkoje. Šie privalumai yra universalūs ir taikomi įvairiose pasaulio rinkose:

1. Padidintas efektyvumas ir greitis

Automatizuodamos pasikartojančias užduotis, tokias kaip duomenų įvedimas, dokumentų rūšiavimas ir pirminis patikrinimas, šios sistemos drastiškai sumažina rankinio darbo poreikį. Tai lemia:

• Greitesnis žalų sureguliavimas: Paprastos pretenzijos gali būti apdorotos ir išmokėtos per kelias valandas ar dienas, o ne savaites ar mėnesius.
• Padidėjęs pralaidumas: Draudikai gali apdoroti žymiai didesnį pretenzijų skaičių, proporcingai nedidindami darbuotojų skaičiaus.
• Optimizuotas išteklių paskirstymas: Žalų administratoriai gali sutelkti savo patirtį į sudėtingus atvejus, reikalaujančius kritinio mąstymo ir žmogiškojo sprendimo, o ne į monotoniškas administracines užduotis.

Pasaulinis pavyzdys: Po didelio uragano Karibuose vienas draudikas įdiegė automatizuotą priėmimo sistemą, kuri leido draudėjams pateikti žalos nuotraukas ir aprašymus per mobiliąją programėlę. Tada sistema, pasitelkdama DI, suskirstė pretenzijas, automatiškai patvirtindama nedideles žalas ir nukreipdama sunkesnius atvejus žalų administratoriams. Dėl to žalų sureguliavimo laikas sutrumpėjo 50 %, palyginti su ankstesniais įvykiais.

2. Pagerintas tikslumas ir sumažintas klaidų skaičius

Automatizavimas pašalina didžiąją dalį žmogiškųjų klaidų, susijusių su rankiniu duomenų įvedimu ir apdorojimu. Tai reiškia:

• Mažiau permokų ir nepriemokų: Nuoseklus taisyklių taikymas ir tikslus duomenų fiksavimas sumažina finansinius nuostolius.
• Sumažėjęs perdirbimo poreikis: Mažiau klaidų reiškia mažesnį poreikį brangiai kainuojančiam pakartotiniam vertinimui ir taisymui.
• Geresnis poliso sąlygų laikymasis: Automatizuoti patikrinimai užtikrina, kad visos pretenzijos atitiktų poliso sąlygas.

Pasaulinis pavyzdys: Viena Europos draudimo bendrovė, susidurianti su įvairiais reguliavimo reikalavimais keliose šalyse, įdiegė automatizuotą sistemą, kuri taikė konkrečioms šalims būdingas patvirtinimo taisykles. Tai užtikrino, kad pretenzijų duomenys atitiktų kiekvienos jurisdikcijos teisinius ir atitikties standartus, taip išvengiant brangių baudų ir audito problemų.

3. Ženklus išlaidų sumažinimas

Padidėjusio efektyvumo ir sumažėjusių klaidų derinys lemia didelį išlaidų sutaupymą:

• Mažesnės darbo sąnaudos: Sumažėjusi priklausomybė nuo rankinio darbo duomenų apdorojimo ir administracinėms užduotims.
• Sumažintos veiklos išlaidos: Mažiau popierinių dokumentų tvarkymo, saugojimo ir susijusių administracinių pridėtinių išlaidų.
• Sumažinti sukčiavimo nuostoliai: Proaktyvūs sukčiavimo aptikimo mechanizmai padeda išvengti galimų nuostolių.

Pasaulinis pavyzdys: Viena Azijos draudimo bendrovė pranešė, kad įdiegus visapusišką automatizuotą darbo eigą, išlaidos vienai pretenzijai sumažėjo 30 %, daugiausia dėl sumažėjusio rankinio įsikišimo ir greitesnių apdorojimo ciklų.

4. Padidintas klientų pasitenkinimas ir lojalumas

Konkurencingoje rinkoje klientų patirtis yra svarbiausia. Automatizavimas tiesiogiai veikia tai, nes:

• Greitesnis sprendimas: Greitas žalos sureguliavimas parodo patikimumą ir rūpestį.
• Didesnis skaidrumas: Atnaujinimai realiuoju laiku informuoja pareiškėjus ir mažina nerimą.
• Pagerinta komunikacija: Nuosekli ir savalaikė komunikacija kuria pasitikėjimą.
• Savitarnos galimybės: Suteikus pareiškėjams galimybę pateikti ir sekti pretenzijas internetu, užtikrinamas patogumas.

Pasaulinis pavyzdys: Viena Australijos draudimo bendrovė per metus nuo automatizuoto žalų portalo, kuris suteikė pareiškėjams 24/7 prieigą prie žalos būsenos ir skaitmeninio dokumentų pateikimo, paleidimo pastebėjo 25 % padidėjusį savo Grynojo rekomendavimo rodiklį (NPS).

5. Sustiprintas sukčiavimo aptikimas ir prevencija

DI pagrįsti sukčiavimo aptikimo įrankiai gali analizuoti didžiulius duomenų rinkinius, kad nustatytų dėsningumus ir anomalijas, kurių žalų administratoriai galėtų nepastebėti:

• Proaktyvus identifikavimas: Įtartinų pretenzijų pažymėjimas ankstyvoje proceso stadijoje.
• Sudėtingų dėsningumų atpažinimas: Sudėtingų, organizuotų sukčiavimo grupių nustatymas.
• Sumažinti sukčiavimo nuostoliai: Apgaulingų išmokų prevencija ir lėšų atgavimas.

Pasaulinis pavyzdys: Viena Šiaurės Amerikos draudimo bendrovė pasitelkė DI, kad išanalizuotų pretenzijų duomenis, lygindama juos su pasauline žinomų sukčiavimo rodiklių duomenų baze. Tai padėjo jiems nustatyti sudėtingą inscenizuotų avarijų grupę, kuri kitu atveju būtų kainavusi milijonus dolerių.

6. Didesnis mastelio keitimas ir lankstumas

Automatizuotos sistemos gali lengvai didinti arba mažinti apimtis, kad prisitaikytų prie kintančio pretenzijų skaičiaus, todėl draudikai tampa atsparesni:

• Piko apkrovų valdymas: Efektyvus pretenzijų antplūdžio valdymas katastrofinių įvykių metu.
• Prisitaikymas: Greitas prisitaikymas prie naujų reglamentų ar rinkos pokyčių, modifikuojant darbo eigos taisykles.

Pasaulinis pavyzdys: COVID-19 pandemijos metu draudikai, kurie jau turėjo patikimas automatizuotas žalų sistemas, buvo geriau pasirengę susidoroti su verslo nutraukimo ir sveikatos pretenzijų antplūdžiu, dirbdami nuotoliniu būdu, taip parodydami skaitmeninių procesų lankstumą.

7. Pagerinta duomenų analitika ir verslo įžvalgos

Automatizuotų sistemų generuojami gausūs duomenys suteikia neįkainojamų įžvalgų strateginiams sprendimams priimti:

• Veiklos stebėjimas: KPI stebėjimas siekiant nustatyti tobulintinas sritis.
• Rizikos vertinimas: Pretenzijų tendencijų supratimas siekiant tobulinti draudimo sutarčių sudarymo strategijas.
• Klientų elgsenos analizė: Įžvalgų apie pareiškėjų poreikius ir pageidavimus gavimas.

Automatizuotos žalų darbo eigos diegimas: svarbiausi aspektai

Nors nauda akivaizdi, sėkmingam automatizuotos žalų administravimo sistemos diegimui reikalingas kruopštus planavimas ir vykdymas. Draudikai turėtų apsvarstyti šiuos aspektus:

1. Aiškių tikslų ir apimties nustatymas

Prieš pradedant automatizavimą, aiškiai apibrėžkite, ko siekiate. Ar Jums svarbiausia sumažinti sureguliavimo laiką, mažinti išlaidas, gerinti klientų pasitenkinimą, ar visa tai kartu? Automatizavimo projekto apimtis taip pat turėtų būti aiškiai apibrėžta – ar ji apims visų tipų pretenzijas, ar pradėsite nuo konkrečių verslo sričių (pvz., automobilių, turto)?

2. Tinkamo technologijų partnerio pasirinkimas

Itin svarbu pasirinkti technologijų tiekėją, turintį įrodytą patirtį draudimo automatizavimo srityje. Ieškokite sprendimų, kurie yra:

• Mastelį keičiantys: Galintys augti kartu su Jūsų verslo poreikiais.
• Konfigūruojami: Pritaikomi prie Jūsų specifinių verslo taisyklių ir darbo eigų.
• Integruojami: Galintys sklandžiai integruotis su Jūsų esamomis pagrindinėmis draudimo sistemomis (pvz., polisų administravimo, apskaitos).
• Patogūs vartotojui: Siūlantys intuityvias sąsajas tiek vidaus darbuotojams, tiek pareiškėjams.
• Saugūs: Atitinkantys pasaulinius duomenų privatumo reglamentus (pvz., GDPR, CCPA).

3. Duomenų perkėlimas ir integracija

Esamų duomenų perkėlimas ir sklandžios integracijos su senomis sistemomis užtikrinimas gali būti sudėtingas. Tvirta duomenų strategija ir išsamus testavimas yra būtini norint išvengti trikdžių.

4. Pokyčių valdymas ir mokymai

Naujų technologijų diegimas dažnai reikalauja organizacinės kultūros ir procesų pokyčių. Išsamūs mokymai darbuotojams yra gyvybiškai svarbūs, siekiant užtikrinti, kad jie suprastų ir priimtų naują sistemą. Efektyvi komunikacija apie automatizavimo naudą gali padėti įveikti pasipriešinimą.

5. Etapinis diegimas

Didelėms organizacijoms dažnai patartina diegimą vykdyti etapais. Pradėjus nuo bandomojo projekto ar konkrečios verslo srities, galima pasimokyti ir atlikti korekcijas prieš pradedant diegimą visu mastu.

6. Nuolatinis stebėjimas ir optimizavimas

Automatizavimas nėra „nustatyk ir pamiršk“ sprendimas. Reguliariai stebėkite sistemos našumą, rinkite atsiliepimus ir naudokite analitiką, kad nustatytumėte sritis, kurias galima toliau optimizuoti ir tobulinti.

Žalų administravimo ateitis: intelektualiosios automatizacijos pritaikymas

Automatizuoto žalų administravimo evoliucija dar toli gražu nebaigta. Ateitis žada dar sudėtingesnius technologijų pritaikymus, dažnai vadinamus Intelektualiąja automatizacija, kuri sujungia DI, mašininį mokymąsi, robotizuotą procesų automatizavimą (RPA) ir pažangią analitiką. Galime tikėtis:

• Prognozinė analitika žalos dydžiui nustatyti: DI vis dažniau bus naudojamas siekiant anksti prognozuoti galimą žalos dydį, leidžiant proaktyviai paskirstyti išteklius ir valdyti atvejus.
• Patobulintas DI pagrįstas sprendimų priėmimas: Sudėtingesnes pretenzijas tvarkys DI, o žmogaus priežiūra bus reikalinga tik išskirtiniais atvejais.
• Proaktyvus rizikos valdymas: Draudikai naudos duomenų analitiką, kad nustatytų kylančias rizikas ir atitinkamai koreguotų polisus ar kainodarą.
• Personalizuota pareiškėjų patirtis: Pritaikyta komunikacija ir paslaugos, atsižvelgiant į individualius pareiškėjų poreikius ir pageidavimus.
• Autonominis žalų tvarkymas: Kai kuriais atvejais DI galės valdyti visą žalų procesą nuo priėmimo iki išmokėjimo su minimaliu žmogaus įsikišimu.

Išvada

Automatizuotos žalų administravimo darbo eigos sistemos nebėra prabanga; jos yra būtinybė draudimo bendrovėms, siekiančioms klestėti pasaulinėje rinkoje. Pasitelkdami šias technologijas, draudikai gali pasiekti neprilygstamą efektyvumo, tikslumo ir ekonomiškumo lygį. Svarbiausia, jie gali pagerinti klientų patirtį, kurdami tvirtesnius santykius ir puoselėdami ilgalaikį lojalumą. Technologijoms toliau tobulėjant, intelektualiosios automatizacijos diegimas bus labai svarbus norint išlikti konkurencingiems, užtikrinti atsparumą ir galiausiai optimizuoti sėkmę sudėtingame draudimo pasaulyje.